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/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

Das bedeutet allerdings auch, dass, wenn Sie Daten direkt vom `Request`-Objekt nehmen (z. B. dessen Body lesen), diese von FastAPI nicht validiert, konvertiert oder dokumentiert werden (mit OpenAPI, für die automatische API-Benutzeroberfläche).

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwenden { #use-it }

Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad-Konverter { #path-convertor }

    * Benutzung von hierarchischen Pydantic-Modellen, Python-`typing`s `List` und `Dict`, etc.
    * Die Validierer erlauben es, komplexe Datenschemen klar und einfach zu definieren, überprüft und dokumentiert als JSON Schema.
    * Sie können tief **verschachtelte JSON** Objekte haben, die alle validiert und annotiert sind.
* **Erweiterbar**:

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body im Request also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt, die wiederum verschachtelte JSON-Objekte sind, kann er nicht richtig dokumentiert und validiert werden.

/// check | Inspirierte **FastAPI**

Python-Typen zu verwenden, um eine hervorragende Editorunterstützung zu erhalten.